4.11饿了么一面nlp算法岗 凉经

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

昨天面试官打电话来说有事情，晚点发个邮件调整一下时间，结果今天显示流程结束了，要发一封邮件问问吗

博主是26届校招生，接受过京东、阿里、字节、科大讯飞、海康威视、正浩创新、奥比中光、商汤科技、中国航信、汇川技术、CVTE、美的、格力、亿道、康冠科技、9号公司、猿辅导、中科曙光、中航光电、郑煤机、国家能源等公司的面试。获得过郑煤机、亿道、格力、CVTE、阿里、科大讯飞以及一些国企的offer。现在把所有面试遇到问题进行汇总，希望能够帮到大家！主要是高频面试汇总！11、什么是内联函数？ 内联函数需要inline关键字进行修饰，其和普通函数没什么大区别，其就是把经常调用的功能封装成了一个函数。在后续调用时，可以直接将函数体插入调用的地方，而避免函数调用的开销。注意：内联函数适用于频繁调用但函数体...